La nueva revolución de la cadena de suministro: Modelos de planificación descentralizados y colaborativos

Desde ahora mismo, el ERP (Enterprise Resource Planning) ha sido diseñado con un enfoque "interno", con el objetivo de supervisar y gestionar los procesos internos de producción y la administración de pedidos dentro de una organización. Sin embargo, para satisfacer las necesidades de las modernas cadenas de suministro, es necesario adoptar un nuevo modelo de planificación más descentralizado, interactivo y colaborativo, orientado hacia el exterior, capaz de canalizar y gestionar de manera continua no solo los datos internos, sino también aquellos provenientes del exterior. Este es el nuevo desafío de la Supply Chain.

Optimizar los datos generados por la cadena de suministro

El ERP (Enterprise Resource Planning) es un sistema informatizado integrado que, como se mencionó anteriormente, se enfoca principalmente en el control y gestión de las actividades internas de una organización, incluyendo las operaciones de producción, la administración de pedidos y la gestión de recursos empresariales. Este enfoque "interno" ha sido diseñado para optimizar la eficiencia y productividad dentro de una empresa, ofreciendo una visión completa de las operaciones comerciales a través de una plataforma única.

Sin embargo, con la evolución de las dinámicas del mercado global y el aumento de los desafíos relacionados con la complejidad de las cadenas de suministro, es necesario adoptar un modelo de planificación que, como se mencionó anteriormente, "capture" y gestione datos provenientes de diversas fuentes, no solo internos a la empresa.

Pensemos en las fluctuaciones impredecibles de la oferta y la demanda a las que se enfrenta una cadena de suministro hoy en día:

1. Instabilidad climática
2. Concentración de los puertos
3. Tensiones geopolíticas
4. Gueras
5. Bloqueos y tarifas aduaneras
6. Otras variables que pueden influir en la gestión de recursos y el flujo de mercancías.

En este contexto, el enfoque "interno" del ERP podría ser limitado para enfrentar los nuevos desafíos emergentes. Se necesita una visión más amplia y extensa para gestionar eficazmente las dinámicas externas e internas que influyen en la cadena de suministro. Por lo tanto, se requiere un modelo de planificación que involucre activamente a todas las partes interesadas a lo largo de la cadena, incluyendo proveedores, fabricantes, transportistas y clientes.

Compartir datos en tiempo real

Un modelo de planificación "colaborativo" fomenta el intercambio de información en tiempo real, la interacción entre las diferentes entidades involucradas y la asunción de responsabilidades en la gestión de actividades. Esto permite obtener una mayor transparencia de la cadena de suministro, lo que facilita una mejor anticipación de los cambios y problemas, y facilita la coordinación de recursos para responder rápidamente a las fluctuaciones de la oferta y la demanda.

La colaboración entre las diferentes partes involucradas en el proceso de abastecimiento es esencial para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado y asegurar una gestión óptima de los recursos. El compartir datos internos y externos es fundamental para obtener una visión completa y actualizada de la cadena de suministro, permitiendo tomar decisiones basadas en información precisa y oportuna.

Previsión de datos con IA y aprendizaje automático

El uso de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático puede proporcionar un apoyo adicional en la gestión de datos y en la previsión de las fluctuaciones del mercado. Estas tecnologías permiten analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, identificar patrones y tendencias, y proporcionar previsiones más precisas sobre la demanda y la oferta futuras.

Así, el ERP ha jugado un papel fundamental en el apoyo a las operaciones internas de las empresas, pero para enfrentar los desafíos cada vez más complejos de las cadenas de suministro modernas, es esencial adoptar un modelo de planificación compartido y distribuido. El compartir información y la colaboración entre las diferentes entidades a lo largo de la cadena de suministro son elementos clave para garantizar una gestión óptima de los recursos, adaptándose de manera ágil a las dinámicas del mercado y manteniendo una posición competitiva en un entorno económico en constante evolución. El uso de tecnologías avanzadas puede fortalecer además la capacidad de gestionar datos complejos y tomar decisiones informadas y oportunas, garantizando una cadena de suministro resiliente y adaptable a las cambiantes necesidades del mercado global.

Imaginemos un mundo donde todos los datos recopilados y procesados por todas las empresas de logística y supply chain en el mundo estuvieran centralizados, compartidos y los modelos de planificación pudieran basarse en una amplia cantidad de datos experimentales procesados en tiempo real por la inteligencia artificial.

Si todos los datos logísticos de todas las empresas del mundo estuvieran centralizados y los modelos de planificación se basaran en una amplia cantidad de datos experimentales procesados por la inteligencia artificial en tiempo real, esto tendría un impacto significativo en el sector de la logística y la supply chain.

• Eficiencia operativa: El uso de una amplia cantidad de datos logísticos centralizados y analizados por la inteligencia artificial permitiría a las empresas optimizar sus operaciones y procesos. La IA podría identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora, lo que llevaría a una mayor eficiencia en el transporte, la gestión de inventarios, la coordinación de envíos y las actividades de almacén.
• Mayor transparencia: Con datos logísticos centralizados y accesibles para todas las empresas, habría una mayor transparencia a lo largo de toda la cadena de suministro. Esto permitiría una mejor comunicación entre los diferentes actores de la supply chain, reduciendo retrasos, problemas de seguimiento y riesgos de ineficiencias debido a información incompleta o fragmentada.
• Pronósticos precisos: La IA puede analizar enormes cantidades de datos históricos y en tiempo real para proporcionar pronósticos más precisos sobre la demanda, picos estacionales, plazos de entrega y otros factores críticos para la planificación logística. Esto permitiría a las empresas anticipar las necesidades del mercado y adaptarse rápidamente a los cambios.
• Mejora en la toma de decisiones: Los modelos de planificación basados en el procesamiento de datos experimentales por la inteligencia artificial pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas y estratégicas. Las decisiones sobre rutas de transporte, proveedores, políticas de inventario y otras decisiones clave estarían respaldadas por análisis profundos y precisos.
• Reducción de costos e impactos ambientales: La centralización de los datos logísticos y la optimización basada en la IA podrían reducir los costos operativos y minimizar los impactos ambientales. Una mejor gestión de recursos, rutas y plazos de entrega podría evitar desperdicios y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero relacionadas con el transporte.
• Estandarización y regulación: Con un sistema centralizado de datos logísticos, sería posible establecer normas y regulaciones globales para el sector de la logística. Esto podría simplificar la colaboración entre empresas de diferentes regiones y garantizar uniformidad en los procesos, mejorando así la eficiencia global del sector.

Sin embargo, también hay desafíos y cuestiones a considerar, como la seguridad de los datos, la privacidad y la resistencia al cambio por parte de las empresas que podrían dudar en compartir su información con otras entidades. Además, la implementación de un sistema tan complejo requeriría una inversión significativa en términos de tecnología e infraestructuras. En general, si se maneja adecuadamente, un modelo de planificación basado en el procesamiento de datos logísticos centralizados por la IA podría generar beneficios significativos para toda la industria de la logística y mejorar la eficiencia de las cadenas de suministro a nivel mundial.